人工智能基础(导论)

本文介绍了人工智能的基础,包括领域定义、各学派认知观、研究目标和内容。详细阐述了状态空间表示、问题归约表示、谓词逻辑和语义网络法,并探讨了启发式搜索、产生式系统的工作原理以及机器学习的基础概念,如前向神经网络模型和学习规则。

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第一章1.1

人工智能领域:领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等

人工智能研究的一个主要目标是:使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

人工智能定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。

1.2人工智能各学派的认知观:

符号主义认为人工智能源于数理逻辑

连接主义认为人工智能源于仿生学。

行为主义认为人工智能源于控制论

1.5人工智能的研究目标和内容:

近期研究目标:建造智能计算机以代替人类的某些智力活动。

远期研究目标:用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。

第二章

2.1 状态空间表示

状态空间法要点:1.该状态描述方式,特别是初始状态描述2.操作符集合及其对状态描述的作用3.目标状态描述的特性

状态(state):是为描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量                                         的有序集合,

算符:使问题从一种状态变化为另一种状态的手段称为操作符或算符。操作符可为走步、过程、规则、数学算子、运算符号或逻辑符号等

问题的状态空间:即所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G

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